一、写文件写文件一般步骤打开文件，获取文件句柄根据不同方法，将数据写入关闭文件句柄打开文件，获取文件句柄os.OpenFile(path, os.O_CREATE, 0666)我们来了解一下第二个参数的含义：O_RDONLY // 只读模式打开文件O_WRONLY // 只写模式打开文件O_RDWR // 读写模式打开文件O_APPEND // 写操作时将数据附加到文件尾部
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2024-03-26 14:06:37
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的底层结构，然后详细描述新数据写入 ES 和 Lucene 的流程和原理。这是基础理论知识，整理了一下，希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助。一、Elasticsearch & Lucene 是什么？什么是 Elasticsearch ？Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene(TM) 的开源搜索引擎。那 Lucene 是什么？无论在开源还是
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2024-09-20 20:56:53
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文章目录写入过程写操作写流程写一致性策略写入原理RefreshMergeFlushTranslog图解写入流程 ES作为一款开源的分布式搜索和分析引擎，以其卓越的性能和灵活的扩展性而备受青睐。 在实际应用中，如何最大限度地发挥ES的写入能力并保证数据的一致性和可靠性仍然是一个值得关注的话题。接下来，我们将深入了解ES的写入过程和原理。写入过程写操作ES支持四种对文档的数据写操作：create：
ES索引数据简述：logstash（或其他的ES client）通过调用index（单条）或bulk（批量）接口将数据导入到ESES收到请求首先将数据存入index buffer，为了保证数据完整性和异常恢复，将数据同时写入translog（默认配置为同步写入，即条记录会进行一次写磁盘），此时数据不能够被检索到index buffer根据不同索引配置的refresh时间（默认1s），定时或在ind
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2024-03-01 12:53:36
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一、路由它被存储在单独一个主分片上。Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢？当你创建一个新文档，它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢？当你索引一个文档，它被存储在单独一个主分片上。Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢？当你创建一个新文档，它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢？ 进程不能是随机的，因为我们将来要检索文档。事实上，它根据一个简单
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2024-02-27 09:47:34
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Elasticsearch 作为主流的分布式搜索引擎，查询速度快，扩张性强，查询结果近实时。也许有些小伙伴跟肥壕有同样的好奇，为什么查询结果是近实时的呢？带着好奇心，让我们深入了解 Elasticsearch 的写入过程。 PART 1「 整体流程 」我们知道每个索引 会被分成多个分片， 分片 又被分为主分片(primary shard)、副分片
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2024-04-26 18:25:50
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一、Elasticsearch写入请求流程 假设一个写入请求发到node1node1接收到请求，根据_routing或_id来计算数据该写到哪个分片上，并且根据集群状态中的信息找到该分片的主分片在哪个节点上。这里发送到node3node3接收到请求的时候，开始往主分片里写数据主分片写入完成后，转发请求到该分片的副本分片所在节点（node1、node2），并等待返回结果副本分片接收到请求后，开
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2024-03-22 19:27:29
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一、前言使用ES构建搜索引擎时需要经常对文档进行操作，除了简单的单条文档操作，有时还需要进行批量操作。我们这章主要学习ES文档的增删改的操作，由于涉及到的代码量会比较多，所以分为3篇文章分别说明文档的这个三个操作。那么我们对文档操作的学习除了在kibana客户端之外，还会涉及到java的highLevelClient相应的操作代码。那么话不多说，我们直接开始下面的学习、二、写入文档2.1、单条写入
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2024-01-12 15:33:53
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一，es原理 es 无非就是写入数据，搜索数据。你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候，es 在干什么，那你真的是......对 es 基本就是个黑盒，你还能干啥？你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了。要是出点什么问题，你啥都不知道，那还能指望你什么呢？二，es 写数据过程- 客户端选择一个 node 发送请求过去，这个 node 就是 `coordinating node`（协
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2023-09-28 11:24:34
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ES写入数据过程路由到对应的节点以及对应的主分片时，会做以下的事：1）首先将数据写到内存缓存区memory buffer。这个阶段的数据是易丢失的，如果节点在此时崩溃，数据可能会丢失。2）然后将数据写到translog缓存区。3）与 2）同时，ES将数据转换为Lucene可以理解的格式，每隔1s数据从buffer中refresh到FileSystemCache中，生成Lucene索引段（segme
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2024-02-03 16:14:01
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文章目录一、基本概念二、sync.WaitGroup三、goroutine 和线程四、channel五、无缓冲通道和缓冲通道六、生产者和消费者模型七、select 多路复用八、单向通道总结 一、基本概念并发： 是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。(同一时间段同时在做多个事情)并行： 在操作系统
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2024-04-07 14:48:43
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什么是RedisRedis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的，开源的高性能非 关系型（NoSQL）的键值对数据库。 与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快， 因此 redis 被广泛应用于缓存方向，每秒可以处理超过 10万次读写操作。Redis 是K-V型的数据库，整个数据库都是用字典来存储的，对Redis数据库的
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2023-08-18 18:00:13
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ES提高写入性能的目标增大写吞吐量，越高越好基本原则客户端：多线程，批量写可以通过性能测试，确定最佳文档数量多线程：需要观察是否由HTTP429返回，实现Retry以及线程数量的自动调节服务器端：先分解问题，在单个节点上测试调整以达到最高吞吐量使用更好的硬件（通过观察CPU/IO Block）线程切换/堆栈状况服务器端优化写入性能的一些手段降低IO操作使用ES自动生成的文档ID（可以避免get操作
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2024-03-18 10:52:49
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// 写elasticsearch的代码
ds.write
.format("org.elasticsearch.spark.sql")
.option("es.nodes.wan.only", "true")
.option("es.mapping.id", "_id")
.option("es.mapping.exclude", "_id")
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2024-04-26 11:20:41
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首先说明任何版本的es的默认配置，都是综合考虑写入、查询、合并、搜索等等所有性能因素给出的，个人建议，如果是cpu、内存、缓存、磁盘io等任何一项指标达到满负载，比如cpu已经吃满了，此时就不要尝试着去调整参数来优化写入速度了。从以下几点逐个分析是否能调优写入速度，本文中的配置项均在elasticsearch-5.4.3版本中测试。调优点加大 translog flush 间隔 ， 目的是降低 i
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2024-03-16 11:59:30
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「干货」图解 Elasticsearch 写入流程【图文】_zhenghhgz_51CTO博客请访问原文 整体上看，Client 向 ES 发送写请求，es 接收数据，写入磁盘文件，返回响应给 Client 写入成功，这样就完成了。然后拉近看一下，看看内部都做了什么工作。2. ES 整体结构 ES 集群里面有多个 Server 节点，一个 ES Index 有多个 shar
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2023-11-17 17:17:57
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文章目录GoLang里runtime.Goexit讲解及使用runtime.Goexit()函数来使goroutine跑一半即退出1.介绍"使goroutine跑一半即退出"2.使用runtime.Goexit()函数3.runtime.Goexit()函数的内部实现4.在Debug里的使用runtime.goexit()函数5.介绍runtime.goexit()函数6.每个堆栈底部都使用ru
exec包对os.StartProcess的包装，方便重新映射标准输入输出，连接io到管道等。exec包不调用系统shell，并且不支持shell通配符，或其他的扩展，管道，重定向等。如果需要这些功能，直接调用shell就可以，注意避免危险的输入，或者使用path/filepath包中的glob函数。如果需要扩展环境变量，使用os包的ExpandEnv以下示例都是用Unix系统，可能无法在wind
整体上看，Client 向 ES 发送写请求，es 接收数据，写入磁盘文件，返回响应给 Client 写入成功，这样就完成了。然后拉近看一下，看看内部都做了什么工作。2. ES 整体结构ES 集群里面有多个 Server 节点，一个 ES Index 有多个 shard 分片，每个 shard 有多个副本。其中有一个 primary 主副本，负责写入，其他副本为 replica，不能写，只能同步
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2024-02-22 01:57:52
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本文将详细介绍利用 ES-Hadoop 将 Spark 处理的数据写入到 ES 中。一、开发环境1、组件版本CDH 集群版本：6.0.1Spark 版本：2.2.0Kafka 版本：1.0.1ES 版本：6.5.12、Maven 依赖<!-- scala -->
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId
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2023-08-26 01:15:00
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